تعلن AMPEL BioSolutions اليوم عن طفرة في الطب الدقيق والشخصي يمكن أن تحدث ثورة في طريقة علاج الأطباء لأمراض الجلد الالتهابية ، مثل الذئبة والصدفية والتهاب الجلد التحسسي وتصلب الجلد. كشفت الورقة البحثية في مجلة Science Advances التي تمت مراجعتها من قبل النظراء ، عن تفاصيل نهج التعلم الآلي الخارق لـ AMPEL لوصف نشاط المرض من بيانات التعبير الجيني التي تم الحصول عليها من خزعات جلد المريض. أصبح اختبار المعمل ، الذي كان مجرد مفهوم في السنوات القليلة الماضية ، جاهزًا الآن للتطوير للاستخدام العملي. كان التركيز الأولي لـ AMPEL على الذئبة ، ولكن يمكن استخدام الاختبار للعديد من أمراض المناعة الذاتية أو الالتهابات الجلدية التي تؤثر على أكثر من 35 مليون أمريكي.
يمكن أن يؤثر نهج التعلم الآلي المبتكر لـ AMPEL ، والذي أصبح جاهزًا الآن للتطوير كاختبار للعلامات الحيوية لدعم القرار ، بشكل كبير على الرعاية الصحية من خلال السماح للأطباء بتحديد سبب أعراض مرض المريض واختيار العلاج المناسب بشكل أكثر دقة. نهج AMPEL حساس بدرجة كافية لاكتشاف التغيرات في الجلد غير المتأثر إكلينيكيًا بحيث يمكن للتدخل المبكر منع التوهجات الجهازية وتلف الجلد الظاهر في الآفات. يمكن أن يساعد تطبيق نهج التعلم الآلي لـ AMPEL أيضًا شركات الأدوية في تطوير الأدوية والتجارب السريرية.
غالبًا ما يعاني المرضى المصابون بأمراض جلدية مزمنة من نشاط مرضي غير متوقع يؤثر على الأنشطة اليومية مثل العمل والحياة الأسرية. نظرًا لأن الأعراض غير المتوقعة غالبًا ما تؤدي إلى رحلات إلى غرفة الطوارئ ، فإن القدرة على التنبؤ بتفاقم المرض والمشاركة النظامية مع خزعات الجلد الروتينية لها آثار مهمة على الرعاية الصحية والاقتصاد الصحي.
يُعد برنامج التعلم الآلي الخاص بـ AMPEL ، جنبًا إلى جنب مع مجموعة أدوات AMPEL لتحليل مجموعات البيانات السريرية الكبيرة جدًا والمعقدة ("البيانات الكبيرة") ، خطوة مهمة نحو تنفيذ اختبار الجلد الروتيني لمراقبة نشاط المرض وتوفير دعم القرار للعلاج بناءً على جين المريض التعبير. سيؤدي ذلك إلى تغيير الطريقة التي يعالج بها الأطباء الأمراض الجلدية المزمنة باستخدام المعلومات التي تم جمعها من خلال اختبار المعمل وتحليلها بواسطة التعلم الآلي لتشخيص وتوصيف التشوهات الجزيئية الدقيقة وعلاج الأمراض الجلدية قبل أن يبدأ الضرر ، مما يحمي المرضى من الألم والإزعاج الناتج عن المرض الذي خلاف ذلك بشكل جذري يؤثر على حياتهم.
تختبر شركات الأدوية الأدوية في التجارب السريرية وتواجه التحدي المتمثل في تسجيل المرضى الذين لديهم أفضل إمكانات للاستجابة للعلاج الذي يتم اختباره. يمكن أن يؤدي تسجيل المرضى "الخطأ" إلى فشل التجربة ، مما يؤدي في كثير من الأحيان إلى إلغاء تطوير الدواء باتجاه موافقة إدارة الغذاء والدواء الأمريكية والتي قد تكون مفيدة في مجموعة فرعية من إجمالي عدد المرضى. سيساعد اختبار AMPEL للجلد شركات الأدوية على تحديد المرضى الذين من المرجح أن يستجيبوا لعلاجات معينة ، وبالتالي المساعدة في تحسين النتائج في التجارب السريرية.
الدكتور بيتر ليبسكي ، كبير المسؤولين الطبيين والشريك المؤسس ، AMPEL BioSolutions: "لا يوجد حاليًا أي تطبيق آخر يمكنه التنبؤ بدقة بنشاط المرض واقتراح العلاجات المناسبة ، ونحن متشجعون جدًا بهذا الاختراق الذي تم الإبلاغ عنه في Science Advances. بالنسبة لأولئك المرضى الذين يعانون من أمراض جلدية مزمنة ، لا يمكن أن يأتي الابتكار الهادف في العلاجات قريبًا بما فيه الكفاية. بعد تطوير مفهوم التعلم الآلي لدينا ، يمكننا الآن المضي قدمًا في العمل مع شركائنا لتطوير اختبار الجلد هذا الذي يمكن أن يغير الطريقة التي يمكن للأطباء من خلالها مساعدة المرضى الذين يعانون من مرض جلدي مزمن في إدارة حالتهم من خلال تقديم علاجات أفضل وأكثر دقة على أساس فردي بيانات المريض بدلاً من نهج عام ".
د. أمري جرامر ، كبير المسؤولين العلميين والشريك المؤسس لشركة AMPEL BioSolutions: "" طور فريقنا أداة يمكنها أن تغير طريقة علاج المرضى المصابين بأمراض جلدية. بصفتها شركة للطب الدقيق ، تعمل AMPEL على تغيير نموذج العلاج في أمراض المناعة الذاتية والالتهابات. نحن فخورون بالقيام بهذا العمل في فرجينيا وسنواصل توظيف المواهب وتنمية أعمالنا هنا ".
الدكتور رايت كوغمان ، الأستاذ بقسم الأمراض الجلدية ، كلية إيموري للطب ، ونائب الرئيس التنفيذي للشؤون الصحية (الفخري) ، جامعة إيموري: "سيوفر اختبار خزعة الجلد المبتكر للغاية من AMPEL أداة جديدة ممتازة لتشخيص وإدارة المناعة الذاتية و أمراض الجلد الالتهابية. يقدم AMPEL هذا العمل في اجتماع جمعية الأمراض الجلدية الاستقصائية في وقت لاحق من هذا الشهر. بمجرد اعتماد اختبار الجينوم السريري لـ AMPEL من CLIA ، سيتمكن الأطباء من التعرف بسرعة على أفضل الأدوية لكل مريض على حدة والحصول على تحكم أسرع وأكثر أمانًا في مرضهم. "
ما الذي يجب استخلاصه من هذه المقالة:
- سيؤدي هذا إلى تغيير الطريقة التي يعالج بها الأطباء الأمراض الجلدية المزمنة باستخدام المعلومات التي تم جمعها عن طريق الاختبار المعملي وتحليلها بواسطة التعلم الآلي لتشخيص وتوصيف التشوهات الجزيئية الدقيقة وعلاج الأمراض الجلدية قبل أن يبدأ الضرر، مما ينقذ المرضى من الألم والإزعاج الناجم عن المرض الذي وإلا فإنه يؤثر بشكل كبير على حياتهم.
- يعد برنامج التعلم الآلي الخاص بـ AMPEL، مقترنًا بمجموعة أدوات AMPEL لتحليل مجموعات البيانات السريرية الكبيرة والمعقدة ("البيانات الضخمة")، خطوة مهمة نحو تنفيذ اختبار روتيني للجلد لمراقبة نشاط المرض وتوفير دعم اتخاذ القرار للعلاج بناءً على جينات المريض. تعبير.
- بعد تطوير مفهوم التعلم الآلي لدينا، يمكننا الآن المضي قدمًا في العمل مع شركائنا لتطوير اختبار الجلد هذا الذي يمكن أن يغير الطريقة التي يمكن للأطباء من خلالها مساعدة المرضى الذين يعانون من أمراض جلدية مزمنة على إدارة حالتهم من خلال تقديم علاجات أفضل وأكثر دقة بناءً على كل حالة على حدة. بيانات المريض بدلا من النهج العام.
